que es el análisis de sentimiento
gráficos de distintos tipos sobre un fondo semitransparente de una ciudad con edificios altos

¿Qué Es El Análisis De Sentimiento?

En un mundo cada vez más digital, donde las opiniones y emociones se comparten libremente en la web, extraer información valiosa de estas manifestaciones se ha vuelto crucial. En este contexto, surge una disciplina que explora textos para desentrañar la subjetividad y las percepciones humanas. El análisis de sentimiento ha emergido como una herramienta fundamental para empresas, investigadores y organizaciones que buscan comprender mejor a su audiencia, mejorar sus productos y servicios, y tomar decisiones más informadas basadas en datos reales y actualizados. Esta técnica no solo permite clasificar textos según su polaridad emocional, sino que ofrece una visión profunda sobre las percepciones colectivas hacia marcas, productos, servicios o temas de actualidad.

Explicación

El término análisis de sentimiento, o sentiment analysis en inglés, se refiere al uso de técnicas como el análisis de textos, procesamiento de lenguaje natural (PLN) y la lingüística computacional para identificar y extraer información subjetiva de los materiales de origen.

El Procesamiento de Lenguaje Natural es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano, mientras que la lingüística computacional es un campo interdisciplinario que se ocupa de utilizar computadoras para procesar o producir lenguaje humano. En conjunto, estas técnicas nos ayudan a determinar la actitud u opinión de un individuo respecto a un tema, o la polaridad contextual presente en un documento.

El análisis de sentimiento implica la evaluación sistemática del lenguaje escrito o hablado para comprender el sentimiento subyacente, ya sea positivo, negativo o neutral. Puede aplicarse a diversas fuentes de texto, como publicaciones en redes sociales, opiniones de clientes, respuestas a encuestas y artículos de noticias. Al analizar los datos de estas fuentes, el análisis de sentimientos proporciona información valiosa sobre la opinión pública, la percepción de la marca y las tendencias emocionales.

Esta disciplina se aplica en contextos como las reseñas de un producto, respuestas a encuestas o la opinión general sobre un tema de actualidad en una red social. La detección de sentimientos permite a las empresas captar rápidamente las emociones de sus audiencias, lo que facilita la toma de decisiones estratégicas y la adaptación rápida a las necesidades del mercado.

Funcionamiento

El análisis de sentimiento, generalmente, consta de 2 pasos: el primero es la extracción de características, donde se identifica el conjunto de palabras o frase relevante que queremos analizar; y el segundo es la utilización del machine learning para clasificar el texto en positivo, negativo o neutral. Estos valores pueden estar comprendidos entre -1 & 1, 0 & 1, etcétera. Dependiendo de la librería y el lenguaje utilizado. En este sentido, el análisis de sentimiento se realiza en diferentes niveles de granularidad: desde el documento (opinión general de un todo) hasta el aspecto (sentimiento hacia un aspecto específico del documento a analizar).

El proceso suele comenzar con la recopilación de datos, en la que se recogen grandes cantidades de texto de diversas fuentes. A continuación, se emplean técnicas de PLN para analizar el texto, extraer frases significativas y comprender el contexto. Se basa en una combinación de diccionarios de léxico de sentimientos que asignan palabras a valores emocionales y modelos de aprendizaje automático entrenados en conjuntos de datos etiquetados para asignar un valor emocional al contenido.

Métodos de Extracción de Características

  1. Bolsa de palabras: representa el documento como una bolsa de palabras (es decir desordenadas y sin coherencia gramatical) pero que mantienen un registro con la frecuencia de cada una.
  2. Etiquetado de partes del discurso: conocido como Part-of-Speech tagging, consiste en analizar morfológicamente cada palabra del documento (sustantivo, adjetivo, verbo…) y usar esa información como características para la clasificación.
  3. N-gramas: considera grupos de ‘n’ palabras juntas, en lugar de palabras individuales, para capturar más información contextual.
  4. Recursos léxicos de opinión: se hace uso una lista predefinida de palabras y sus puntuaciones asociada (negativo, positivo, neutral) para clasificar el texto.
  5. Algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP): es la tecnología que permite a las computadoras interpretar el lenguaje humano. Tradicionalmente, esto se lograba mediante reglas simples, como asignar valores positivos o negativos a palabras individuales. Por ejemplo, términos como “bueno” o “feliz” recibirían un valor positivo, mientras que “malo” o “triste” se considerarían negativos.

Algoritmos de Clasificación Textual

  • Naive Bayes: algoritmo probabilístico que hace clasificaciones basadas en la máxima verosimilitud de las características, dada la clase. Es eficiente y fácil de implementar, y es recomendable en escenarios donde la cantidad de datos es limitada.
  • Árbol de Decisión: este algoritmo realiza clasificaciones basadas en un conjunto de reglas if-then-else. Útiles en el análisis de sentimientos porque pueden capturar relaciones no lineales entre características y la clase, y son fácilmente interpretables.
  • Maquinas de Soporte Vectorial: se trata de conjunto de métodos de aprendizaje supervisado utilizados para la clasificación y regresión. Se emplea cuando los datos son complejos y dimensionalmente grandes, ya que puede manejar tanto características lineales como no lineales, y es muy preciso.
  • Redes Neuronales: las redes neuronales profundas (Deep Learning) se han mostrado muy efectivas para el análisis de sentimiento. Modelos como las Redes Neuronales Recurrentes (RNN), las Redes de Memoria a Corto y Largo Plazo (LSTM) y las Redes Recurrentes con Puerta (GRM) pueden captar patrones complejos en los textos y clasificar con alta precisión el sentimiento expresado.
  • Modelos híbridos: combinan diferentes técnicas y algoritmos para mejorar la precisión. Por ejemplo, se pueden utilizar redes neuronales junto con métodos tradicionales para obtener mejores resultados en la clasificación de sentimientos.

Casos De Uso

El análisis de sentimiento tiene una amplia gama de aplicaciones, que incluyen:

  • Marketing: las empresas aprovechan el análisis de sentimiento para analizar la opinión predominante en las publicaciones y reseñas de redes sociales sobre su negocio. Obteniendo información sobre los gustos de los clientes; lo cual permite desarrollar campañas de marketing más efectivas, aparte de mejorar los productos y servicios ofrecidos. El análisis de sentimientos permite a las empresas identificar qué temas y tendencias generan respuestas emocionales positivas en su audiencia.
  • Servicio al cliente: el análisis de sentimiento se utiliza para clasificar y enrutar las consultas de servicio al cliente, basándose en la terminología utilizada en el mensaje. Esto permite priorizar las consultas con sentimiento negativo, mejorando así la satisfacción del cliente y reduciendo los tiempos de respuesta.
  • Atención médica: también se usa para ayudar a identificar áreas de mejora como el nivel eficiencia en los tratamientos (gracias a las reseñas de pacientes y/o acompañantes)1. Los profesionales de la salud pueden utilizar esta información para adaptar sus servicios y mejorar la experiencia del paciente.
  • Turismo: el análisis de sentimiento se aplica para estudiar las percepciones sobre destinos turísticos, permitiendo a los profesionales del sector entender mejor las preferencias de los viajeros y adaptar sus ofertas. Las plataformas sociales generan una gran cantidad de datos que reflejan percepciones, emociones y comportamientos de los consumidores turísticos.
  • Análisis de mercado: las empresas utilizan el análisis de sentimiento para monitorear la percepción de su marca en comparación con la competencia, identificar nuevas oportunidades de mercado y detectar tendencias emergentes.
  • Política y opinión pública: gobiernos y organizaciones políticas utilizan el análisis de sentimiento para medir la reacción pública a diferentes políticas, discursos o eventos, lo que les permite ajustar sus estrategias de comunicación.
  • Industria musical: el análisis de sentimiento también se ha aplicado para clasificar las emociones que transmiten las canciones, tanto en sus armonías como en sus melodías. Esto permite categorizar la música según la energía y el placer que transmite a los oyentes.

Empresas Que Han Hecho Uso De Ello

  1. Coca-Cola: la conocida empresa de bebidas ha utilizado el análisis de sentimiento para entender la percepción de su marca en las redes sociales. Mediante este análisis, han conseguido obtener información muy valiosa para guiar sus estrategias de marketing y mejorar sus productos y servicios.
  2. Amazon: aplica el análisis de sentimientos para interpretar las reseñas de los clientes y así identificar áreas donde necesitan mejorar. Este análisis les permite dar prioridad a los problemas más importantes y mejorar continuamente su servicio al cliente.
  3. Mayo Clinic: esta clínica ha estado utilizando el análisis de sentimientos y la informática afectiva para obtener una mayor comprensión de los sentimientos no expresados y las sutiles señales emocionales de los pacientes.
  4. IBM Watson: ofrece una plataforma de análisis de sentimiento con amplia capacidad para analizar sentimientos en múltiples idiomas, siendo ideal para proyectos grandes y complejos. Su tecnología se utiliza en diversos sectores, desde la salud hasta la banca, para mejorar la experiencia del cliente y optimizar operaciones.
  5. Twitter: utiliza el análisis de sentimiento para estudiar la percepción de los usuarios sobre diferentes temas y tendencias. Esto les permite ofrecer contenido más relevante y personalizado a sus usuarios.

Ejemplo De Análisis De Sentimiento Con Python

Un ejemplo sencillo de entender de análisis de sentimiento con Python sería analizar múltiples opiniones en español sobre esta web y la ciencia de datos en general, con el objetivo de saber si el sentimiento es positivo (aproximado a 1) o negativo (aproximado a 0); para ello, haremos lo siguiente:

1. Configuramos el Entorno

textpip install sentiment-analysis-spanish
pip install keras tensorflow

2. Analizamos el Texto

pythonimport warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
from sentiment_analysis_spanish import sentiment_analysis
spanish = sentiment_analysis.SentimentAnalysisSpanish()

text1 = "¡Esta web es una basura! Va lenta, sus artículos no ayudan en nada y para colmo no tiene usuarios (pese a ser un 'foro')."
text2 = "Estudiar data science es una excelente manera de aprovechar nuestro tiempo libre, a todos nos encanta dedicar horas a aprender programación, matemáticas y estadística para mejorar nuestra inteligencia."
text3 = "El dueño de forodatos necesitaría publicar al menos mil artículos para que la web tuviese algo de éxito. Y aún así, lo más probable es que acabe siendo un fracaso."
text4 = "Aprender ciencia de datos puede hacernos sentir alegría y tristeza."
text5 = "Me encanta la ciencia de datos, cuando era pequeño y me preguntaban que quería hacer de mayor siempre decía: 'analista de datos' y todos me aplaudían (la cara)."
text6 = "A mí en realidad no me interesa nada de lo relacionado con la informática o la ciencia, eso es para nerds, lo único que quiero es trabajar en remoto por $100k."

print([spanish.sentiment(text) for text in [text1, text2, text3, text4, text5, text6]])
text[2.667024455400901e-06, 0.9450196851984383, 3.9350255648956824e-08, 0.6598922507464235, 0.04191085830850472, 1.9097665432244192e-10]

De estos resultados llama la atención lo siguiente:

El texto 2 es el más positivo, pese a tener un subjetivo tono sarcástico.

El texto 4 es el más neutro (aproximado a 0.5), seguramente debido al combinar alegría y tristeza en una sola frase.

El texto 6 presenta el sentimiento más negativo, lo cual es razonable dado el cinismo y desprecio hacia la profesión que se infiere.

También podemos destacar -entre otros- que en el texto 5 al borrar «(por la cara)» la puntuación pasa de ~0.04 a ~0.25, pero no debemos asumir que este incremento ocurre necesariamente por eliminar la implicaciones violentas de la frase; sino que puede ser por las limitaciones y desafíos del análisis de sentimiento que se explicarán más adelante.

Alternativa Con Deep Learning

Para realizar análisis de sentimiento con técnicas de Deep Learning, podemos utilizar el conjunto de datos de IMDb de Keras para entrenar un modelo más sofisticado:

pythonfrom keras.datasets import imdb

vocabulary_size = 5000

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = imdb.load_data(num_words = vocabulary_size)

print("Loaded dataset with {} training samples, {} test samples".format(len(X_train), len(X_test)))

Este enfoque utiliza redes neuronales profundas, que pueden captar patrones más complejos en los textos y proporcionar clasificaciones más precisas de los sentimientos expresados. Mientras que el ejemplo anterior utiliza un modelo pre-entrenado para el español, este enfoque permite construir y entrenar un modelo personalizado que puede adaptarse mejor a dominios o aplicaciones específicas.

Aspectos A Tener En Cuenta

A la hora de realizar el análisis de sentimiento, debemos considerar lo siguiente:

1. Evaluación De Modelos De Análisis De Sentimiento

La evaluación de los modelos de análisis de sentimientos es un paso importante para garantizar que el modelo funcione bien y también para identificar cualquier área de mejora. Las métricas comúnmente utilizadas para evaluar los modelos de análisis de sentimiento son las siguientes:

  1. Precisión & recuperación: se utilizan para evaluar el equilibrio entre falsos positivos y falsos negativos; la precisión es la proporción de instancias positivas verdaderas entre número total de instancias positivas previstas, mientras que la recuperación es la proporción de instancias positivas verdaderas entre el número total de instancias positivas reales.
  2. Puntuación F1: se trata de la media armónica de precisión-recuperación, y sirve para equilibrar dichas métricas. Es particularmente útil cuando las clases están desbalanceadas, como puede ocurrir en conjuntos de datos de opiniones donde puede haber más comentarios positivos que negativos, o viceversa.
  3. Matriz de confusión: muestra el rendimiento, y calidad, del algoritmo de clasificación de sentimiento, incluyendo el número de falsos negativos y positivos. Proporciona una visión detallada de cómo el modelo está clasificando cada tipo de sentimiento.

2. Uso De Modelos Pre-Entrenados & Transferencia De Aprendizaje

Los modelos pre-entrenados como BERT, GPT-4o y RoBERTa han sido entrenados con una gran cantidad datos y han mostrado buen desempeño en tareas de procesamiento del lenguaje natural como el análisis de sentimiento.

Ver también

Transferir el aprendizaje implica ajustar modelos pre-entrenados a un conjunto de datos específico para aprovechar el conocimiento adquirido previamente y mejorar el rendimiento, además de ahorrar tiempo a la hora de entrenar del modelo. Esta técnica es especialmente útil cuando se dispone de conjuntos de datos limitados para el entrenamiento.

3. Uso De Mecanismos De Atención

Los mecanismos de atención permiten que el modelo se concentre en partes específicas de la entrada mientras la procesa, lo que resulta útil en situaciones donde ciertas palabras contienen más información sobre el sentimiento que otras; o cuando el sentimiento simplemente no está claro en el contexto general, pero se puede inferir de palabras o frases específicas.

Estos mecanismos han revolucionado el campo del procesamiento de lenguaje natural, ya que permiten a los modelos dar más importancia a ciertas partes del texto durante el análisis, similar a cómo los humanos prestan más atención a ciertas palabras o frases al leer.

4. Métodos de Análisis Automatizados VS Manuales

Existen diferentes métodos para realizar el análisis de sentimiento:

  1. Codificación manual: consiste en que personas revisen manualmente los textos y los clasifiquen según la orientación (positiva, negativa o neutra). Este método es laborioso y subjetivo, pero puede captar matices que los sistemas automatizados no logran identificar.
  2. Métodos automatizados: incluyen el método cognitivo o tradicional, que utiliza reglas predefinidas, y el machine learning, que aprende patrones a partir de datos etiquetados. La ventaja de estos métodos es que pueden analizar grandes volúmenes de datos rápidamente y mejorar con el tiempo mediante el reentrenamiento.

Desafíos & Limitaciones

El análisis de sentimiento es una técnica de gran utilidad dentro de la ciencia de datos, pero aún existen varios desafíos-limitaciones pendientes de solución:

  • Ambigüedad: el lenguaje natural es inherentemente ambiguo, lo que dificulta la clasificación del sentimiento presente en el texto. De todos modos, los avances en el machine learning y el procesamiento del lenguaje natural están permitiendo el desarrollo de modelos más sofisticados capaces de comprender mejor el contexto y reducir la ambigüedad.
  • Ironía y sarcasmo: dan a entender lo contrario del significado literal, lo que impide que los algoritmos de análisis de sentimiento entiendan correctamente lo que se pretende transmitir. Este es uno de los desafíos más complejos, ya que incluso para los humanos puede ser difícil detectar el sarcasmo sin señales no verbales o contexto adicional.
  • Subjetividad: se basa en la suposición de que el texto expresa una opinión subjetiva, pero no siempre es el caso. Por lo tanto, se están desarrollando técnicas para distinguir entre declaraciones objetivas y subjetivas y para entender cómo las opiniones pueden llegar a ser influenciadas por factores externos.
  • Problemas específicos del idioma: los algoritmos de análisis de opinión generalmente se desarrollan y entrenan en un idioma específico, lo que puede dificultar su aplicación a otros idiomas. El uso de lenguaje coloquial también presenta desafíos adicionales. Por lo tanto, es importante utilizar un modelo específicamente desarrollado para el idioma en cuestión. Al mismo tiempo, se están haciendo esfuerzos para desarrollar modelos de lenguaje multilingües y para entender mejor las diferencias entre las lenguas y las culturas.
  • Necesidad de grandes volúmenes de datos: los modelos de aprendizaje profundo, aunque poderosos, requieren grandes cantidades de datos para su entrenamiento efectivo. Esto puede ser un limitante para aplicaciones en dominios específicos donde no se dispone de suficientes datos etiquetados.
  • Contexto cultural: las expresiones de sentimiento pueden variar significativamente entre diferentes culturas y regiones, lo que dificulta la creación de modelos universalmente aplicables. Lo que puede ser interpretado como positivo en una cultura puede tener connotaciones diferentes en otra.
  • Dominio específico: los modelos entrenados en un dominio específico (por ejemplo, reseñas de restaurantes) pueden no funcionar bien cuando se aplican a otro dominio (como comentarios sobre política). La transferencia de conocimiento entre dominios sigue siendo un área activa de investigación.

El Futuro De Esta Técnica

De cara al futuro, la tecnología del análisis de sentimientos parece encaminarse hacia una mayor precisión y un mejor entendimiento del lenguaje humano. Con el avance continuo de la inteligencia artificial y el machine learning, veremos mejoras significativas en la capacidad de los sistemas para interpretar el tono, el contexto y las sutilezas del lenguaje humano. A medida que la tecnología avance, el análisis de sentimiento ofrecerá una comprensión más profunda y precisa de las emociones y opiniones humanas.

La integración del análisis de sentimiento con otras tecnologías emergentes está creando nuevas oportunidades. Por ejemplo, la combinación con análisis de imágenes y video permite una comprensión más completa de las reacciones de los usuarios en plataformas multimedia. Los avances en el procesamiento de lenguaje natural también están mejorando la capacidad para detectar matices emocionales, sarcasmo y contenido irónico, superando algunas de las limitaciones actuales.

El futuro del análisis de sentimiento también apunta hacia una mayor personalización y adaptabilidad. Los modelos serán capaces de ajustarse automáticamente a diferentes contextos, idiomas y dominios, reduciendo la necesidad de entrenamiento específico para cada aplicación. La capacidad para realizar análisis en tiempo real también seguirá mejorando, permitiendo respuestas más inmediatas a las fluctuaciones en la percepción pública.

En el ámbito educativo, el análisis de sentimiento se está integrando en planes de estudio para formar a los futuros profesionales en la interpretación y aplicación de estos datos. Por ejemplo, en el sector turístico, los estudiantes aprenden a utilizar estas herramientas para comprender mejor las preferencias de los consumidores y las dinámicas del mercado digital. Esta tendencia continuará expandiéndose a otros campos profesionales.

Las aplicaciones en redes sociales seguirán evolucionando, con herramientas como IBM Watson que ofrecen capacidades para analizar sentimientos en múltiples idiomas, facilitando proyectos de mayor escala y complejidad. Estas plataformas permitirán a las organizaciones monitorear y responder a la opinión pública con mayor precisión y efectividad.

Por ende, a pesar de los retos que persisten, el análisis de sentimientos es un campo de estudio que seguirá siendo relevante y cuyo desarrollo se prevé de gran importancia en los años venideros.

Conclusión

El análisis de sentimiento conforma una herramienta de gran valor a la hora de tomar decisiones, haciendo uso de técnicas de procesamiento de lenguaje natural y permitiéndonos identificar la clase de opinión subjetiva presente en un texto. Este campo interdisciplinario combina la lingüística, la ciencia de la computación y la inteligencia artificial para extraer información emocional valiosa de diversas fuentes textuales, transformando datos no estructurados en conocimientos accionables para empresas y organizaciones.